DeepHash: Mô hình giải mã SHA256

Hash function là một công cụ quan trọng trong lĩnh vực bảo mật thông tin. Hàm băm có thể được sử dụng để mã hóa dữ liệu, xác thực dữ liệu, và tìm kiếm nội dung. Hàm băm SHA256 là một trong những hàm băm mạnh mẽ nhất, được dùng phổ biến trong lĩnh vực blockchain. Tuy nhiên, hash function cũng có thể bị tấn công, chẳng hạn như tấn công tìm kiếm xung đột hash (hash collision attack).

DeepHash là một mô hình học máy được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Edinburgh và có khả năng giải quyết được vấn đề trên. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về mô hình DeepHash, bao gồm cách hoạt động, công dụng, ưu nhược điểm, và một số kiến thức liên quan.

Khái niệm và cách hoạt động

DeepHash là một mô hình học máy được đào tạo trên một bộ dữ liệu khổng lồ bao gồm các hàm băm SHA256 từ các chuỗi đầu vào khác nhau. Bộ dữ liệu này bao gồm các chuỗi đầu vào được tạo ra một cách ngẫu nhiên, cũng như các chuỗi đầu vào có ý nghĩa, chẳng hạn như văn bản, mã và hình ảnh.

Sau khi được đào tạo, DeepHash có thể được sử dụng để cố gắng tìm ra chuỗi đầu vào cho một hàm băm SHA256 cụ thể. DeepHash làm điều này bằng cách đưa hàm băm vào mạng nơ-ron tích chập. Mạng nơ-ron tích chập sau đó sẽ trả về một chuỗi đầu vào có khả năng tạo ra hàm băm SHA256 đó.

DeepHash được phát minh ra dựa trên các lý thuyết và mô hình của machine learning, đặc biệt là deep learning. Deep learning là một nhánh của machine learning sử dụng các mạng nơ-ron sâu để học từ dữ liệu.

Công dụng

DeepHash có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm:

  • DeepHash có thể được sử dụng để tìm kiếm xung đột hash cho nhiều loại hàm băm khác nhau, không chỉ SHA256.
  • DeepHash có thể được sử dụng để tìm kiếm xung đột hash cho các dữ liệu đầu vào có ý nghĩa, chẳng hạn như văn bản, mã và hình ảnh.
  • DeepHash có thể được sử dụng để tìm kiếm xung đột hash một cách nhanh chóng và hiệu quả.
  • Tìm kiếm nội dung: DeepHash có thể được sử dụng để tìm kiếm nội dung dựa trên hàm băm SHA256. Ví dụ, bạn có thể sử dụng DeepHash để tìm các tệp tin có chứa văn bản hoặc mã cụ thể.
  • Xác thực dữ liệu: DeepHash có thể được sử dụng để xác thực dữ liệu đã được mã hóa bằng hàm băm SHA256. Ví dụ, bạn có thể sử dụng DeepHash để đảm bảo rằng một tệp tin đã được tải lên một máy chủ là chính xác.
  • Tấn công mạng: DeepHash có thể được sử dụng để thực hiện các cuộc tấn công vào các hệ thống sử dụng mã hóa SHA256. Ví dụ, bạn có thể sử dụng DeepHash để tìm ra một chuỗi đầu vào có thể tạo ra hàm băm SHA256 của một mật khẩu.

Ưu nhược điểm

DeepHash có một số ưu điểm và nhược điểm sau:

Ưu điểm:

  • DeepHash có thể được sử dụng để tìm ra các chuỗi đầu vào cho các hàm băm SHA256.
  • DeepHash có thể được sử dụng để tìm ra các chuỗi đầu vào có ý nghĩa, chẳng hạn như văn bản, mã và hình ảnh.

Nhược điểm:

  • DeepHash vẫn đang trong giai đoạn phát triển và chưa thể phá được mã hóa SHA256.
  • DeepHash có thể được sử dụng để thực hiện các cuộc tấn công vào các hệ thống sử dụng mã hóa SHA256, như các hệ thống blockchain, gây mất mát cho về tiền bạc và làm sai lệch thông tin cho người sử dụng.

Tại sao Deephash chưa thể phá được mã hóa SHA256

DeepHash chưa thể phá được mã hóa SHA256 một cách thực tế vì hai lý do chính:

  • DeepHash vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Mô hình cần được đào tạo trên một bộ dữ liệu lớn và phức tạp hơn để có thể tìm ra các chuỗi đầu vào có ý nghĩa.
  • SHA256 là một hàm băm mạnh mẽ. Hàm băm SHA256 có độ dài 256 bit, khiến nó khó bị tấn công. Hiện nay, không có mô hình nào có thể phá được mã hóa SHA256. SHA256 có thời gian tính toán trung bình để tìm ra một hàm băm cho một chuỗi đầu vào là 2^256 phép thử. Điều này tương đương với khoảng 10^77 phép thử, một con số lớn hơn số nguyên tử trong vũ trụ.

Đoạn code ví dụ về Deephash

Dưới đây là một đoạn code ví dụ về DeepHash:Python

import tensorflow as tf

class DeepHash(tf.keras.Model):

    def __init__(self, num_layers=3, num_units=128):
        super(DeepHash, self).__init__()

        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(num_units, 3, padding='same')
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(num_units, 3, padding='same')
        self.pool = tf.keras.layers.MaxPool2D((2, 2))
        self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(num_units, activation=tf.nn.relu)
        self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(num_units, activation=tf.nn.relu)
        self.output = tf.keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.sigmoid)

    def call(self, inputs):
        x = inputs
        for layer in [self.conv1, self.conv2, self.pool]:
            x = layer(x)
        x = tf.reshape(x, (-1, 128))
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return self.output(x)

Mô hình DeepHash bao gồm hai tầng convolutional, một tầng pooling, hai tầng fully-connected, và một tầng output. Tầng convolutional được sử dụng để trích xuất các tính năng từ dữ liệu đầu vào. Tầng pooling được sử dụng để giảm kích thước của dữ liệu đầu ra. Tầng fully-connected được sử dụng để học các mối quan hệ giữa các tính năng. Tầng output được sử dụng để tạo ra hàm băm.

Kết: DeepHash là một mô hình học máy có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm bảo mật thông tin, tìm kiếm thông tin, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, mô hình vẫn đang trong giai đoạn phát triển và cần được nghiên cứu thêm để có thể sử dụng một cách hiệu quả và an toàn.

Vietnam Pham – Click Digital

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *